06 2020 档案
摘要:决策树 信息熵: -p(x) * log p(x) ID3:信息增益: 上层熵值 - 下层熵值C4.5:信息增益率:信息增益/自身熵值 评价函数:叶子节点熵值之和最小 预剪枝:在构建决策树的过程中提前停止 后剪枝:在决策树构建好后才开始裁剪 随机森林 构造多个决策树 取众数(分类)或者平均值(回归)
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摘要:参考 :https://www.cnblogs.com/jin-liang/p/9534801.html?ivk_sa=1023345pLogistic回归是一种机器学习分类算法,用于预测分类因变量的概率。 在逻辑回归中,因变量是一个二进制变量,包含编码为1(是,成功等)或0(不,失败等)的数据。
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